Análise das publicações da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
Autor: Marcelo Chaves de Jesus
Publicado em 19/10/2022
O presente relatório foi elaborado no intuito de demonstrar a aplicação das técnicas de Web Scraping aprendidas durante a edição 09/2020 do curso realizado pela curso-r. O objetivo foi obter e analisar dados de publicações da Embrapa.
1 Apresentação
Uma empresa voltada para a inovação, que foca na geração de conhecimentos e tecnologias para a agropecuária brasileira. É dessa forma que a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) é apresentada ao público em seu site.
Criada pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) em 1973, com o objetivo de desenvolver a base tecnológica de um modelo de agricultura e pecuária genuinamente tropical, a EMBRAPA enfrenta desde então o desafio constante de garantir ao Brasil segurança alimentar e posição de destaque no mercado internacional de alimentos, fibras e energia.
Dentre as estratégias da EMBRAPA para cumprir sua missão de “viabilizar soluções de pesquisa, desenvolvimento e inovação para a sustentabilidade da agricultura, em benefício da sociedade brasileira”, insere-se o “permanente diálogo com produtores, organizações científicas e lideranças do Estado e da sociedade civil”.
No atual cenário de desenvolvimento de tecnologias de comunicação, a conectividade é vista como fator estratégico para as organizações, independentemente de sua área de atuação. Por entender a importância desse recurso, a EMBRAPA considera a conectividade como um dos valores que balizam suas práticas e comportamentos.
A empresa busca interagir com todos os estratos geradores de conhecimento e de tecnologia e com todos os beneficiários a partir da geração de impacto por meio das tecnologias desenvolvidas por ela e por seus parceiros.
1.1 Objetivo
Considerando o papel da EMBRAPA na geração e compartilhamento de conhecimento e tecnologias e a importância estratégica da conectividade para o acance de seus objetivos, busquei analisar a comunicação da empresa a partir de dados coletados em seu site. Mais precisamente, foram coletados e analisados dados disponíveis na Base de Dados da Pesquisa Agropecuária (BDPA) com o objetivo de descrever quantitativa e qualitativamente os meios pelos quais a EMBRAPA busca comunicar os resultados de suas pesquisas, além dos temas e tópicos abordados.
Os dados disponíveis foram coletados por meio da técnica de Web Scraping e análisados a fim de fornecer uma visualização dos conteúdos dos documentos. Foram analisados os termos mais recorrentes e suas associações, os tipos e os formatos das publicações, as categorias em que foram classificados, o grau de complexidade dos textos, dentre outras análises.
Devido ao grande volume disponível de dados e da vasta abrangência das pesquisas da EMBRAPA, tanto em termos geográficos quanto em diversidade de temas, fiz um recorte buscando publicações relacionadas ao tema Agricultura Familiar. Essa escolha foi direcionada, em primeiro momento, pelo caráter público da empresa, mas também pelo fato de a garantia de segurança alimentar e aspectos sociais estarem entre suas pautas principais.
1.2 A Base de Dados da Pesquisa Agropecuária (BDPA)
A Base de Dados da Pesquisa Agropecuária (BDPA) é formada pelos acervos das bibliotecas da Embrapa. É composta por publicações resultantes dos processos de pesquisa e desenvolvimento da Empresa e por outros documentos adquiridos por compra e doação, relacionados às ciências agrárias e áreas correlatas, nos formatos impresso e digital, como livros, artigos de periódicos, folhetos, teses, trabalhos apresentados em eventos técnico-científicos e mapas, dentre outros.
Figure 1.1: Página inicial
A BDPA apresenta os metadados das publicações que a integram, além do acesso ao texto integral de parte relevante desse conjunto. Utiliza o software Ainfo Consulta, um dos componentes do sistema Ainfo 6, desenvolvido em parceria entre a equipe de tecnologia da informação da Embrapa Agricultura Digital, a Comissão Permanente para o Ainfo, o Grupo de Trabalho de Referenciação Bibliográfica e o Sistema Embrapa de Bibliotecas.
Figure 1.2: Página de resultados de busca
Como visto na imagem anterior, a ferramenta de busca da base de dados apresenta opções para busca por meio de palavras-chaves (1), impressão e download de listagens de publicações em formato resumido (2) e visualização de informações detalhadas sobre cada publicação, como autoria, ano de publicação, tópicos abordados, dentre outros dados (3). A impressão e o download das listagens de publicações é limitada a 2000 documentos por vez. Por outro lado, a visualização das informações deve ser feita documento por documento por meio dos links representados pelos ícones ao lado de cada item.
Figure 1.3: Modelo de ficha de registro completo
O site disponibiliza metadados para cada documento indexado no sistema de bibliotecas, por meio dos quais é possível realizar as análises quantitativas como o volume de publicações: o longo dos anos; por tipo de publicação; por categoria e tipo de mídia (material), como também as análises qualitativas como os termos mais frequentes, os produtos, os temas e a localização geográfica onde as pesquisas foram realizadas.
1.3 Coleta dos dados
Em virtude do volume de documentos e da forma como são disponibilizados na base de dados, a coleta e consolidação dos dados manualmente seria inviável. Sendo assim, a estratégia de coleta de dados adotada contou com a técnica de Web Scraping que consistem na coleta a partir de softwares que simulam as requisições que seriam realizadas no acesso manual. Sendo assim, construí os scripts em linguem R (R Core Team 2021) organizando todo o processo de coleta, análise descritiva e análise textual conforme apresentado a seguir.
1.3.1 Pacotes e recursos
Embora existam diversas ferramentas que podem ser utilizadas para Web Scraping, optei por utilizar os pacotes httr (Wickham 2022) para a realização das requisições necessárias para o acesso às páginas e o gerenciamento das sessões, rvest (Wickham 2021) para extração de tabelas, xml2 (Wickham, Hester, and Ooms 2021) para parseamento das páginas, além dos pacotes do tidyverse (Wickham et al. 2019) para manipulação dos dados. Uma vez criado o banco de dados, recorri aos pacotes quanteda (Benoit et al. 2018), textmineR (Jones 2021), text2vec (Selivanov, Bickel, and Wang 2022), stringi (Gagolewski 2021), proxyC (Watanabe and Cannoodt 2021) e LDAvis (Sievert and Shirley 2015) para a análise textual. Os scripts contendo todos os detalhes do projeto podem ser encontrados aqui.
1.3.2 Etapas do processo de coleta
O processo de Web Scraping se inicia com a identificação dos dados de interesse. Em seguida é necessário navegar até as páginas e estudar sua estrutura, observar como os dados estão dispostos, além de aspectos inerentes à construção do site e acesso às informações. A partir daí é necessário reproduzir por meio de pacotes e scripts as etapas de replicação (realização das requisições necessárias para acesso e download dos dados), parseamento (limpeza e extração das informações relevantes) e validação. Uma vez elaborados e testados os scripts e assegurando-se de que as informações podem ser obtidas como desejado, segue-se a etapa de iteração onde se realizam as operações de reprodução quantas vezes forem necessárias para a obtenção de todos os dados de interesse.
Figure 1.4: Ciclo de Web Scraping
Para este estudo, as seguintes etapas principais foram percorridas:
- Busca e navegação nos sites da EMBRAPA para identificar a localização das publicações.
- Análise da estrutura de construção do site da BDPA e das requisições necessárias para acesso aos dados.
- Desenvolvimento de scripts e funções em linguagem
R. - Realização de uma busca inicial para obtenção do número total de publicações que atendem aos critérios de busca.
- Obtenção da lista de links para cada uma das páginas contendo as informações detalhadas.
- Importação de cada página e armazenamento em disco.
- Leitura das tags das páginas e criação de tabelas.
- Iteração em todos os resultados da busca e composição da base de dados.
- Elaboração de gráficos e tabelas.
- Interpretação dos resultados.
1.3.3 Descrição das etapas de Web Scraping
Para executando manualmente a busca na base, inseri a expressão de busca (1) “agricultura familiar”, sem aspas selecionando 100 registros por página (2) para exibição dos resultados.
Figure 1.5: Critérios iniciais de busca
Ao clicar em buscar (3), verifiquei que a página chama a função busca que realiza uma instrução do tipo POST para a url https://www.bdpa.cnptia.embrapa.br/consulta/busca (1.6) passando como parâmetros o tipo de busca (simples e avançada) e três conjuntos fieldn + valuen além das informações sobre a ordem, número de registros por página e outras opções que poderiam ser passadas pelo formulário de busca avançada (1.7).
Figure 1.6: Requisição POST
Figure 1.7: Parâmetros da requisição POST
Os resultados da busca são apresentados conforma a (1.2). Para acessar a página que contém as informações sobre o registro deve-se clicar na lupa ao lado do cabeçalho do registro. O clique na lupa chama novamente a função busca, mas deste vez passando uma instrução do tipo GET e como parâmetros a id do resgistro o página atual do registro (1.8).
Figure 1.8: Requisição GET com id do registro
Observando a estrutura da página verifiquei que os resultados são apresentados em uma tabela em que cada registro apresenta o link para Visualizar de detralhes do registro no parâmetro href.
Figure 1.9: Elemento html contendo o link para detalhes do registro
Como se observa, os resultados são paginados sendo necessário percorrer todas as paginas para se obter a lista completa de links para detalhes dos registros. Desta forma foram criadas as funções buscar_paginas que recebe como parâmetro o número da página a ser lida, chama a função pegar_links que obtem a lista de links dos registros de cada página e na sequência faz o download de cada página de detalhes do registro por meio da função baixar_registro. Após serem baixados todos os registros repete-se o processo na próxima página de resultados.
Uma vez que todas as páginas de detalhes dos registros foram baixadas realizei o processo de parseamente para extração das informações relevantes. Para isso criei a função ler_registros que obtém o elemento td contendo a classe colunaRegistro
Figure 1.10: Elemento td contendo a classe colunaRegistro
O processo de leitura das página gerou a tabela registros, uma tibble com 8440 observações e 30 variáveis.
## # A tibble: 6 × 30
## id biblioteca_s data_corrente data_da_ultima_… tipo_da_produca… autoria
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1000038 Embrapa Algod… 13/11/2014 20/11/2014 Resumo em Anais… COSTA,…
## 2 1000042 Embrapa Algod… 13/11/2014 24/11/2014 Resumo em Anais… SILVA,…
## 3 1000050 Embrapa Algod… 13/11/2014 24/11/2014 Resumo em Anais… PEREIR…
## 4 1000054 Embrapa Algod… 13/11/2014 24/11/2014 Resumo em Anais… PEREIR…
## 5 1000062 Embrapa Algod… 13/11/2014 24/11/2014 Resumo em Anais… PEREIR…
## 6 1000064 Embrapa Algod… 13/11/2014 24/11/2014 Resumo em Anais… BEZERR…
## # … with 24 more variables: afiliacao <chr>, titulo <chr>,
## # ano_de_publicacao <chr>, fonte_imprenta <chr>, paginas <chr>, issn <chr>,
## # idioma <chr>, palavras_chave <chr>, thesagro <chr>,
## # categoria_do_assunto <chr>, url <chr>, marc <chr>, registro_original <chr>,
## # conteudo <chr>, thesaurus_nal <chr>, descricao_fisica <chr>, notas <chr>,
## # serie <chr>, isbn <chr>, edicao <chr>, doi <chr>, volume <chr>,
## # titulo_original <chr>, complemento_do_titulo <chr>A função ler_formatos foi utilizada para copiar as informações sobre os exemplares disponíveis para cada registro. Essa informação encontrava-se em outra tabela logo abaixo dos detalhes (1.11).
Figure 1.11: Tabela de exemplares disponíveis
Verifiquei que a tabela poderia ser obtida por meio da classe registroCompletoExemplar (1.12).
Figure 1.12: Elemento elemento tr contendo a classe registroCompletoExemplar
Os informações foram guardadas na tabela formatos, uma tibble com 20193 observações e 11 variáveis, indexada pela id do registro. Durante as análises esta tabela e demais informações foram anexadas à tabela registros para obtenção de informações quantitativas.
## # A tibble: 6 × 11
## id biblioteca id_2 origem tipo_formato classificacao cutter registro
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1000038 CNPA 27837 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## 2 1000042 CNPA 27839 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## 3 1000050 CNPA 27842 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## 4 1000054 CNPA 27843 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## 5 1000062 CNPA 27844 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## 6 1000064 CNPA 27845 - 1 UMT PL - CD CD 086/14 <NA> <NA>
## # … with 3 more variables: volume <chr>, status <lgl>, url <lgl>1.4 Resumo dos dados coletados
Foram encontradas 8487 publicações relacionadas ao termo Agricultura Familiar na base de dados. Existem documentos publicados desde o ano de 1954 como se pode observar no gráfico a seguir.
Figure 1.13: Volume de Publicações por Ano
É possível notar um crescimento das publicações a partir da década de 1990 que parece ter se mantido até o final dos anos 2010. Considerando-se todo o período posterior, percebe-se uma tendência de queda, embora os anos de 2015 e 2016 tenham apresentado picos no número de publicações. É importante frisar que estão sendo considerados apenas os resultados relacionados com a Agricultura Familiar, de modo que o gráfico não representa o volume total de publicações da EMBRAPA no período. Pode-se inferir que a evolução do gráfico indica um aumento na representatividade do tema, seguido por uma recente diminuição. Contudo, não é possível concluir sem que sejam analisados os demais documentos.
Considerando que o maior volume de publicações é observado a partir de 1990, optei por analisar apenas as publicações posteriores a essa data para melhor visualização dos resultados. Conforme se verifica no gráfico a seguir, as públicações disponíveis na biblioteca da EMBRAPA estão classificadas em 19 tipos de produção científica. O maior volume de documentos concentra-se em Artigo em Anais de Congresso com 1095 publicações.
Figure 1.14: Volume de Publicações por Tipo de Produção Científica
As públicações da EMBRAPA são classificadas também de acordo com o tipo de mídia utilizada para a comunicação, conforme se observa a seguir. É possível perceber que o aumento no volume de publicações observado entre os anos 1990 e 2010 é influenciado pelas publicações em formato impresso. A partir de 1995 foram publicados os primeiros documentos em formato eletrônico, embora o número anual de publicações nesse formato tenha se mantido abaixo de 40 durante todo o período.
Figure 1.15: Volume Anual de Publicações por Tipo de Material
Da mesma forma, pode-se verificar a evolução das publicações por tipo de produção científica ao longo dos anos. É possível observar que as públicações aumentam em diversidade de tipos com o passar do tempo, o que pode indicar um esforço da empresa para atingir o público-alvo de maneira mais efetiva e adequada a necessidades de comunicação específicas. Além de materiais genuinamente científicos como teses, artigos e livros, outros materiais foram produzidos como folhetos, manuais e vídeos, dentre outros recursos audiovisuais.
Figure 1.16: Volume Anual de Publicações por Tipo de Publicação
Verificou-se em 2004 um pico no volume de folhetos que foi seguido por um declínio constante até o final do período. Entre os anos de 2004 e 2016, observa-se também um aumento no volume de filmes e gravações de som. Isso indica que a empresa deve ter buscado como estratégia de comunicação meios audiovisuais em outros meios de comunicação.
A base de dados fornece ainda informações sobre os assuntos relacionados com as publicações. Ao todo os documentos são classificados em 18 categorias, como se observa no gráfico a seguir. Embora o maior volume seja de publicações não classificadas em nenhum assunto específico, é possível notar que a temática (B) sociologia rural vem ganhando espaço entre as publicações, chegando a 106 documentos em 2020.
Figure 1.17: Volume Anual de Publicações por Categoria do Assunto
Outros temas também apresentam evolução similar como (A) sistemas de cultivo, (P) recursos naturais, ciências ambientais e da terra, (E) economia e indústria agrícola, (F) plantas e produtos de origem vegetal, (K) ciência florestal e produtos de origem vegetal e (L) ciência animal e seus produtos. Um destaque interessante se dá para publicações sobre (G) melhoramento genético que atingiu um pico em 2004 (65 documentos) e após esta data vem ocilando entre 1 e 6 publicações catalogadas.
2 Análise lexical
Após o primeiro contato com os dados das publicações passei a analisar as indicações de conteúdo apresentadas pela biblioteca. Nesta etapa utilizei, principalmente, o pacote quanteda: Quantitative Analysis of Textual Data, um pacote R para gerenciar e analisar dados textuais, desenvolvido por Kenneth Benoit, Kohei Watanabe e outros colaboradores.
Para as análises textuais, o corpus foi formado inicialmente a partir do campo conteúdo das páginas de registro completo, onde se apresenta uma descrição sucinta dos assuntos tratados nos registros, conforme o exemplo a seguir. Entretanto, nem todos os documentos continham informações nesse campo, de modo que foi necessário filtrar dos dados para análise.
Figure 2.1: Campo conteúdo dos registros
O objetivo dessa análise foi identificar padrões e tendências nos termos utilizados. Para tanto, busquei verificar as palavras ou expressões mais frequentes, a coocorrência entre os termos, assim como as diferenças entre grupos como, por exemplo, entre documentos digitais e outros tipos de formato e entre categorias.
A tabela a seguir apresenta a estrutura dos dados após a filtragem. Foram acrescentadas as variáveis Ano, Idioma e outra variável para indicar se o documento possui link para acesso online. Nessa etapa foram analisados os conteúdos de 5671 registros cujo campo conteúdo não estava vazio.
2.1 Palavras-chaves em contexto
Utilizei a função kwic (keywords in context) do pacote quanteda para a identificação de expressões em contexto nas frases onde se encontram. A seguir pode-se observar algumas frases relacioandas com a Agricultura Familiar e o título do documento correspondente. Por exemplo, os textos falam de fortalecimento da agricultura familiar em transição agroecológica, perspectivas de desenvolvimento da agricultura familiar, relevância da agricultura familiar, tecnologias para a agricultura familiar e varios outros tópicos.
Agricultura Familiar, nesse contexto, é entendida como uma expresão composta. Ou seja, para o propósito da análise as palavras devem estar juntas. Da mesma forma, outros termos adquirem significado ao serem associados como, por exemplo, políticas públicas, desenvolvimento sustentável. Sendo assim, os substantivos que representam nomes de cidades, entidades ou expressões compostas foram ligados de modo a serem considerados como token único. Também foram subtituídas todas as ocorrências de nomes de entidades e organizações por suas respectivas siglas como, por exemplo, “Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária” por “EMBRAPA”.
2.2 Colocações
Foi possível identifcar outros termos associados e sua frequência nos documentos por meio da análise de colocações (collocation) realizada pelo pacote quanteda. Como visto na tabela a seguir, pode-se obter o número de vezes que os termos aparecem próximos uns dos outros, além dos valores lambda e z que indicam o quão próximas as palavras encontran-se em relação aos demais tokens.
A expressão composta mais frequente nos documentos além dos termos de busca é sistema [de] produção, considerando-se que a preposição “de” foi excluída. Na sequência, a reforma agrária vêm como a segunda temática mais frequente seguida por políticas públicas, desenvolvimento rural, meio ambiente, recuros naturais e segurança alimentar, dentre outros temas sensíveis, tanto para o setor da Agricultura Familiar como para a sociedade em geral. Essas colocações foram utilizadas para formar novas expressões compostas a serem analisadas em relação aos demais termos do corpus.
2.3 Nuvem de palavras
Partindo para a análise das diferenças entre tipos, a nuvem de palavras a seguir apresenta os termos mais frequentes agrupados por tipode de material. Como descrito na apresentação dos dados, as publicações estão classificadas quanto à midia utilizada, sendo o suporte físico em formato impresso o mais frequente. A nuvem de palavras demonstra em quais tipos de materiais cada termo é mais representativo, relativamente aos demais termos no grupo. As palavras não se repetem entre os grupos.
Figure 2.2: Palavras mais frequentes por tipo de acesso
A interpretação das palavras deve considerar sua representatividade no grupo. Por exemplo, o termo programa é mais representativo paro o grupo de discos (CD-ROM/DVD/Videodiscos do que para os demais grupos. Isso compreensível devido ao fato de que neste grupo os documentos se referem em grande parte a exibições em programas e TV. Já os termos agricultura, desenvolvimento, agricultura familiar e reforma agrária são mais representativos para no grupo de fitas magnéticas/videocassete/microfilmes e outros. Importante ressaltar que este grupo contempla também os documentos sem informação sobre o tipo de midia. Enquanto isso, os termos Embrapa e objetivo são mais importantes para o grupo de documentos digitais, enquanto termos como pesquisa, amazônia e nordeste são mais importantes no grupo dos materiais impressos.
Cada palavra poderia ser analisada quanto ao grupo para o qual ela é representativa. Embora seja um exercício interessante, a núvem de palavras por tipo de material possui pouco conteúdo informacional. De qualquer forma, o método de análise pode servir para obter informações sobre outros tipos de agrupamentos e outros conjuntos de textos.
2.4 Frequência relativa
É possível observar de forma mais clara essa diferença de frequência dos termos por meio dos gráficos de dispersão a seguir. Pode-se notar que o termo produção se destaca em todos os grupos. Contudo, as demais palavras ranqueadas sugerem uma diversidade de ênfase dos textos. Por exemplo, no grupo de documentos eletrônicos aparecem mais vezes os termos embrapa e sistema do que desenvolvimento, enquanto que sistema e desenvolvimento são mais representativos no grupo de documentos impressos.
Figure 2.3: Frequência relativa de palavras mais frequentes por tipo de acesso
De modo geral, percebe-se uma ênfase produtivista nas publicações. Trata-se de modelo técnico, econômico e social de produção agropecuária apresentado como capaz de proporcionar novas possibilidades para a geração de renda e aumento de capital. Nesse modelo de agricultura, a produção agrícola se tornou refém de um referencial mundial, sendo influenciada pelas mesmas regras que regem os demais aspectos da produção econômica. Esse fato contrasta em certa medida com os princípios que norteiam as políticas voltadas para agricultura familiar no Brasil como produção agroecológica e sustentabilidade (Dallabrida 2016).
2.5 Complexidade dos textos
Outra maneira de verifcar se existe uma diferença lexical entre os documentos é a análise de hapax (frequência relativa de palavras únicas no documento). Altos índices de hapax indicam maior complexidade dos textos, o que é próprio dos documentos técnico-científicos. Entende-se que esses textos são mais apropriados para um público especializado. Desta forma, calculei os índices de hapax para dois grupos de documentos, conforme apresentado na tabela a seguir. O resultado indica maior complexidade para os conteúdos dos documentos online. Algumas questões devem ser consideradas ao analisar esses valores. Em primeiro lugar, vale lembrar que se trata apenas de resumos dos documentos o que leva a crer que o estilo de escrita seja diferente daquele empregado nos documentos em si. Outro ponto de consideração é que os textos são de tamanho reduzido (~ 500 palavras) o que explica os altos índices de hapax.
Uma hipótese que pode ser levantada no que se refere aos formatos das publicações e aos públicos aos quais se destina é que deve haver uma difença em termos de complexidade entre o conteúdo dos textos voltados para o público acadêmico, próprio de artigos científicos e outros documentos do gênero, e textos direcionados ao público leigo como os agricultores. No mesmo sentido, os extensionistas usuários das publicações da empresa podem possuir uma vocabulário diferenciado devido à sua formação geralmente mais técnica. A tabela 6 demonstra os índices de hapax para cada tipo de material, lembrando que o cálculo é feito a partir das descrições dos documentos e não de seu conteúdo propriamente dito.
Embora os documentos online apresentem maior índice de hapax o que indica maior complexidade dos textos, não há como afirmar com base dos dados em análise que o mesmo ocorra com os textos completos. Além disso, a comparação entre materiais impressos e documentos digitais demandaria um processo de digitalição das publicações em suporte físico, de modo que a análise seria possível apenas por amostragem.
2.6 Thesagro
A partir dos dados coletados da base de dados, seria apropriado realizar outras análises como das palavras-chaves informadas ou dos termos do Thesagro também fornecido.
Figure 2.4: Rede de termos do thesagro
A representação gráfica das ligações entre as palavras mais frequentes pode demonstrar associações e o distanciamanento entre termos e tópicos. As palavras principais encontram-se no centro da rede indicando seu papel de ligação e de contexto. É possível perceber que o core do corpus analisado é formado pelas ideias de produção e desenvolvimento sustentável. Esse último conceito surge em proximidade com os termos pesquisa e tecnologia. Isso revela um aspecto não demonstrado pelas técnicas de bag of words aplicadas até agora. Da mesma forma, a localização e as ligações das palavras mais periféricas pode gerar novos insights.
Os resultados deste levantamento podem contribuir para iniciar uma discussão sobre o vocabulário empregado na comunicação entre a EMBRAPA e seu público, discussão esta que poderia ser aprofundada por meio da análise de conteúdo das publicações, coleta de dados em outras plataformas como as redes sociais e uma avaliação da repercussão dessa comunicação nas mídia. De qualquer forma, já foi possível tocar a superfície das publicações da EMBRAPA analisadas em conjunto e extrair insigths interessantes. Por outro lado, o conjunto de dados obtidos possibilita outras visões a respeito da comunicão da entidade, sobretudo, no que se refere á sua presença online, ou seja, sua interação com o público por meio da internet.
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